《Epidemiology and Psychiatric Sciences》：Reconsidering the health-related burden of mental and physical disorders in the presence of comorbidity: evidence from China Mental Health Survey
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目的：精神与身体疾病是导致全球残疾的主要因素。然而，对其健康相关负担的估计往往忽视了疾病之间普遍存在的共病现象。本研究旨在量化这些疾病对中国具有全国代表性的成年人自评健康的独立效应和联合效应，并明确考虑共病的影响。
方法：数据来源于中国精神卫生调查（Ch
目的：精神与身体疾病是导致全球残疾的主要因素。然而，对其健康相关负担的估计往往忽视了疾病之间普遍存在的共病现象。本研究旨在量化这些疾病对中国具有全国代表性的成年人自评健康的独立效应和联合效应，并明确考虑共病的影响。
方法：数据来源于中国精神卫生调查（China Mental Health Survey，CMHS），这是一项全国代表性的横断面调查。精神障碍采用复合性国际诊断访谈表3.0（Composite International Diagnostic Interview 3.0，CIDI 3.0）进行评估，身体疾病通过结构化自报问卷进行测量。健康相关负担采用过去30天内自评健康的0–100视觉模拟量表（visual analogue scale，VAS）进行评估。研究人员采用嵌套回归模型检验疾病特异性效应和多重疾病效应，随后基于交互的反事实模拟估计在个体和人群水平上排除共病影响后的疾病特异性负担。
结果：在纳入多变量分析的27,505名受访者中，共病现象高度普遍。在粗模型中，全部20种疾病均与较低的VAS评分相关，其中精神障碍（如广泛性焦虑障碍（generalized anxiety disorder，GAD）、双相障碍和重度抑郁障碍（major depressive disorder，MDD））的降幅最大。在考虑疾病类型和共病结构后，许多关联被削弱，且疾病数量的独立效应不再显著。反事实模拟显示，个体水平负担最大的疾病为GAD（–14.71）、癌症（–9.02）、双相障碍（–8.59）和MDD（–8.53）。在人群水平上，失眠症状（–1.56）、关节炎（–0.81）和心血管疾病（–0.64）贡献了最大的负担。
结论：考虑共病会显著改变对疾病特异性健康负担的估计。精神障碍在个体水平上造成最大的损害，而高流行的身体疾病在人群水平上主导负担。
### 论文解读文章
精神与身体疾病是全球残疾的主要原因，对个体自评健康产生深远影响。然而，既往估计多采用单疾病框架，忽略共病的普遍性和结构性。共病在精神障碍患者中尤为常见，常与多种精神疾病和慢性躯体疾病并存。传统方法可能高估疾病特异性负担，并掩盖精神与躯体疾病负担的真实比较。尤其在低中等收入国家，证据稀疏。中国面临人口老龄化、慢性病负担上升和精神障碍负担被低估的双重挑战，因此有必要利用全国代表性数据，在考虑共病结构的前提下重新评估各种疾病的健康相关负担。
研究人员利用中国精神卫生调查（CMHS）数据，纳入27,505名成人，评估20种精神与身体障碍与自评健康（VAS）的关联。通过嵌套回归模型和反事实模拟，分离疾病类型、疾病数量和交互作用，量化个体和人群水平的净负担。结果发现，考虑共病后，疾病数量的独立效应消失，精神障碍在个体水平造成最大损害，而高流行的躯体疾病主导人群负担。该研究挑战了传统的疾病数量“剂量-反应”观点，强调共病结构的重要性，为精神卫生和慢性病干预的优先排序提供更准确的证据。
主要技术方法：数据来自中国精神卫生调查（China Mental Health Survey, CMHS），该调查覆盖中国31个省级行政区，采用多阶段分层概率抽样，纳入18岁及以上社区成人。精神障碍采用复合性国际诊断访谈表3.0（Composite International Diagnostic Interview 3.0, CIDI 3.0）按DSM-IV标准评估12个月患病率；身体疾病通过结构化自报问卷收集。健康相关负担以过去30天视觉模拟量表（visual analogue scale, VAS）0–100分评测量。统计分析包括：线性回归建立嵌套模型（Model 0粗关联、Model 1疾病类型、Model 2疾病数量、Model 3类型+数量、Model 4再加交互项），基于最优模型进行反事实模拟，并开展敏感性分析、亚组分析和留一分析。所有分析均考虑抽样权重和设计效应，在SAS 9.4中完成。
**患病率与共病模式**：基于28,140名受访者的加权分析显示，躯体疾病12个月患病率为40.47%，精神障碍为7.21%，57.50%无任何疾病。失眠症状（21.92%）是最常见的躯体疾病，其次是关节炎（15.82%）和慢性疼痛（12.18%）；精神障碍中MDD（2.10%）最高。共病普遍：精神障碍患者平均共病数量（1.18–4.15）高于躯体疾病患者（1.47–2.61）。MDD在躯体疾病患者中最常见（4.59%），而失眠症状在精神障碍患者中达53.67%。分层分析显示除癌症外，躯体疾病患病率随精神障碍状态显著不同。
**嵌套回归模型比较**：研究人员比较了五个嵌套模型（Model 0–4）。Model 3（同时纳入20种疾病类型和疾病数量）拟合最佳（调整R
2=0.2090），用于表示独立关联；Model 4增加了交互项用于反事实模拟。
**粗模型与类型调整模型**：在Model 0（仅调整社会人口学变量）中，所有20种疾病均与VAS显著负相关，精神障碍降幅最大（GAD达27.65分）。当同时调整所有疾病类型（Model 1）后，关联大幅衰减，仅GAD（–13.59）、双相障碍（–10.30）和癌症（–8.97）仍较强；恐慌障碍、广场恐惧症、社交恐惧症、强迫症和药物使用障碍失去统计学意义，提示其粗负担多来自疾病聚类。
**疾病数量的剂量-反应与消失效应**：Model 2显示疾病数量与VAS呈剂量-反应关系：1、2、3、≥4种疾病的VAS降幅分别为–6.65、–12.45、–17.86、–24.45。但在Model 3同时调整疾病类型后，疾病数量系数变得不显著，说明多病共存的“剂量-反应”主要由特定高负担疾病驱动，而非疾病数量的通用效应。
**敏感性分析与亚组分析**：留一法分析表明，排除关节炎、慢性疼痛或失眠症状等高频躯体疾病后，疾病数量效应恢复显著；排除MDD、特定恐惧症或糖尿病仅恢复最低共病层的显著。亚组分析显示精神障碍的负担存在性别、年龄和城乡差异，躯体疾病效应相对稳定。
**交互效应与模拟负担**：Model 4中仅少数交互项显著：广场恐惧症与共病数量呈负交互（β=–2.72），即其负担随共病增加而加重；强迫症（β=2.04）、关节炎（β=1.13）和呼吸系统疾病（β=1.52）呈正交互，即在高共病背景下边际负担减弱。反事实模拟显示个体水平负担最大的为GAD（–14.71）、癌症（–9.02）、双相障碍（–8.59）、MDD（–8.53）和呼吸系统疾病（–7.35）。净效应与粗效应比值介于0.06（广场恐惧症）至0.71（癌症），说明共病显著膨胀粗关联。考虑患病率后，人群负担以失眠症状（–1.56）、关节炎（–0.81）和心血管疾病（–0.64）为主；精神障碍因患病率低，人群负担较小（MDD –0.18，排名第七）。
讨论部分指出，共病结构显著改变疾病负担估计；传统“剂量-反应”观点过于简化。敏感性分析表明，高频躯体疾病是吸收疾病数量效应的关键。个体水平上精神障碍最严重，但人群水平上高流行躯体疾病负担更大。交互效应并非普遍协同，提示需要基于共病模式的临床和公共卫生策略。研究局限包括自评健康、自报躯体疾病、横断面设计等。总之，本研究表明，明确考虑共病结构会显著改变对精神与身体疾病健康相关负担的估计。通过分离疾病类型效应、疾病数量效应及其交互作用，研究发现许多归因于单一疾病的表面负担反映的是共享共病而非独立效应。这些发现强调了在负担估计中采用考虑共病的方法的必要性，并为在临床和公共卫生背景下比较精神与身体疾病提供了更现实的基础。
